TRABALHO // 03

Sistemas que construímos. A correr em produção.

Os build logs valem mais do que casos de estudo. Estes são os três que podemos mostrar hoje. Há mais casos vivos sob NDA - pergunte numa reunião de scoping.

INTERNO // 01

AISO AI Engine

Faseado ao longo de vários sprints em 2025-26. Em produção desde abril de 2026.

Construímos a plataforma de IA que faz o AISO Hub correr.

Uma pipeline de analytics e deployment de 10 etapas, a correr diariamente contra cada cliente do AISO Hub - export → análise → ideação → aprovação → spec → implementação → deploy → verificação, com pontos de controlo humano em três etapas.

SCOPE
  • • Serviço API (Fastify) que expõe board tasks, clientes e analytics.
  • • Pipeline de 10 etapas skill (export → daily-analysis → idea-generator → idea-approver → spec-writer → spec-approver → implementer → deploy-approver → deployer → deploy-checker).
  • • Caminhos de auto-aprovação para alterações seguras; revisão humana para conteúdo sensível.
  • • Auth por service-token + acesso por papel.
STACK

TypeScript, Fastify, Postgres, Cloudflare.

O QUE PROVA

Corremos uma pipeline real contra dados reais de cliente, todos os dias. Não é uma demo.

Ler o build log
INTERNO // 02

AISO Orchestrator

6 semanas até à v1, depois iterativo.

Um control plane multi-agente com streams de eventos em live.

Uma aplicação Next.js + MongoDB replica-set que vigia o trabalho dos agentes via Change Streams, empurra eventos por Server-Sent Events para uma skill orchestrator do Claude Code, e corre um dashboard para configuração, atividade e saúde.

SCOPE
  • • App Next.js 15 na porta 7777.
  • • MongoDB replica set (necessário para Change Streams).
  • • 17 tipos de agentes configuráveis.
  • • Stream de eventos SSE para a skill orchestrator.
  • • Gestão de entidades (clientes / marcas / projetos) com seleções em cascata.
  • • Registo de atividade, endpoint de saúde, limpeza de registos obsoletos.
  • • MCP de messaging inter-agentes - threads com prioridade, atribuição e contexto em cascata.
STACK

Next.js, MongoDB, SSE, TypeScript, skills do Claude Code, MCP.

O QUE PROVA

Construímos sistemas multi-agente de produção - não meros wrappers à volta de uma chamada LLM única.

Ler o build log do MongoDB Change Streams
CLIENTE // 01

Scraper alimentar de produção em 2 semanas

14 dias úteis.

Entregámos um scraper alimentar de produção em duas semanas.

Uma cadeia de distribuição alimentar portuguesa precisava de dados competitivos do catálogo e de deteção de variações de preço. Delimitámos, construímos e entregámos em 14 dias úteis - scraping, normalização, deteção de alterações e uma interface de pesquisa simples. Detalhes sob NDA.

SCOPE
  • • Scraper a cobrir páginas de catálogo em várias categorias.
  • • Camada de normalização (deduplicação de SKU, normalização de unidades, mapeamento de categorias).
  • • Deteção diária de alterações (novos itens, variações de preço, ruturas).
  • • Interface de pesquisa para a equipa de compras.
STACK

Python, Postgres, Cloudflare, UI de pesquisa à medida.

O QUE PROVA

Âmbito apertado + método disciplinado entrega em semanas, não em trimestres.

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REFERÊNCIAS // ADICIONAIS

Outros engagements (em breve).

  • • Atelier de arquitetura em Lisboa, retainer de 6 meses. Reconstrução completa do site em Astro + Sanity, multilingue, conteúdo e funcionalidades em contínuo.
  • • Agent Messaging MCP. Implementação de protocolo aberto - threads, prioridades, contexto de entidade em cascata. Corre entre todos os agentes AISO.
Delimitar um projeto Auditoria AI Readiness gratuita